问财量化选股策略逻辑
首先，我们需要使用 wind 筛选出规模在 2 亿以上的股票。然后，我们需要筛选出连续 5 年 ROE 大于 15% 的股票。最后，我们需要筛选出至少 5 根均线重合的股票。
import wind as w
import pandas as pd
# 筛选出规模在 2 亿以上的股票
规模筛选 = w.wset("qsturnover", "200000000000")
规模筛选 =规模筛选 & w.wset("pb", "0.5")
# 筛选出连续 5 年 ROE 大于 15% 的股票
roe筛选 = w.wset("roe", "15")
roe筛选 = roe筛选 & w.wset("operatingcycle", "1")
# 筛选出至少 5 根均线重合的股票
ma_crossover = pd.DataFrame(index=w.wsd("ts_code").unique())
for i in range(5):
ma_crossover["ma" + str(i+1)] = w.wsd("close").rolling(i+1).mean()
ma_crossover["cross" + str(i+1)] = ma_crossover["ma" + str(i+1)] > ma_crossover["ma" + str(i+2)]
ma_crossover = ma_crossover[ma_crossover["cross1"] == True]
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是通过筛选规模、ROE 和均线重合度来选择股票。首先，规模筛选将排除规模过小的股票，这有助于减少交易成本和降低风险。其次，ROE 筛选将排除盈利能力较差的股票，这有助于提高投资回报率。最后，均线重合度筛选将排除股票价格波动较大的股票，这有助于降低风险。
有何风险？
这个策略的风险主要来自于股票市场的波动。由于股票价格受多种因素影响，包括经济因素、政治因素和市场情绪等，因此股票价格可能会出现较大的波动。此外，这个策略也可能无法准确预测股票价格的走势，因此可能会导致投资失误。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑以下几点：
-
使用更多的数据来筛选股票，例如财务数据、市场数据等，以提高筛选的准确性和可靠性。
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使用技术分析方法来预测股票价格
如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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